利用副本集特性优化查询性能步骤及原理
1. 配置读偏好（Read Preference）
- 实现步骤：在MongoDB Compass连接字符串中指定读偏好。例如，若使用标准连接字符串格式
mongodb://[username:password@]host1[:port1][,host2[:port2],...][/[database][?options]]，可添加 readPreference=secondaryPreferred 选项（表示优先从副本节点读取数据，若副本节点不可用则从主节点读取）。在代码中连接MongoDB时也可设置读偏好，如在Python的 pymongo 库中：
from pymongo import MongoClient
client = MongoClient('mongodb://host1:port1,host2:port2/?readPreference=secondaryPreferred')
- 原理：MongoDB副本集由一个主节点（Primary）和多个副本节点（Secondary）组成。主节点负责处理写操作并将数据同步到副本节点。通过设置读偏好，可以控制读操作从哪个节点执行。
secondaryPreferred 偏好能将大部分读操作导向副本节点，从而减轻主节点压力。
2. 利用索引
- 实现步骤：在执行复杂查询前，确保在相关字段上创建了合适的索引。可在MongoDB Compass中选择集合，点击 “Indexes” 标签，然后点击 “Create Index” 来创建索引。例如，若查询条件经常涉及某个日期字段和用户ID字段，可创建复合索引：
db.collection.createIndex({dateField: 1, userId: 1})
- 原理：索引能大幅提高查询效率，无论是在主节点还是副本节点。它就像书籍的目录，能快速定位到满足查询条件的数据位置，减少全表扫描，从而提升查询性能。
3. 考虑副本集延迟
- 实现步骤：监控副本集成员的复制延迟情况。在MongoDB Compass中，可以通过查看副本集成员的状态信息来了解延迟。若发现某个副本节点延迟较大，可调整读偏好，避免将读操作分配到该节点。例如，使用
pymongo 库获取副本集成员状态：
from pymongo import MongoClient
client = MongoClient('mongodb://host1:port1,host2:port2/')
rs_status = client.admin.command('replSetGetStatus')
for member in rs_status['members']:
print(member['name'], member.get('optimeDate'))
- 原理：副本节点的数据是从主节点同步过来的，可能存在一定延迟。若读操作分配到延迟较大的副本节点，可能读取到较旧的数据。通过监控延迟并合理调整读偏好，可在减轻主节点压力的同时，尽量保证数据一致性。
4. 一致性保证
- 实现步骤：对于需要强一致性的读操作，可将读偏好设置为
primary，确保从主节点读取数据，因为主节点的数据是最新的。但这种方式会增加主节点压力，所以仅用于对一致性要求极高的场景。例如在金融交易查询中：
from pymongo import MongoClient
client = MongoClient('mongodb://host1:port1,host2:port2/?readPreference=primary')
- 原理：主节点是写操作的入口，所有写操作首先在主节点完成，然后同步到副本节点。从主节点读取数据能保证获取到最新的已提交数据，满足强一致性需求。
